자바+opencv 3.2.0 템 플 릿 일치 실현
2749 단어 Javaopencv3.2.0템 플 릿 일치
함수:Imgproc.matchTemplate(Mat image,Mat templ,Mat result,int method)
매개 변수 설명:
이미지:원본 이미지
templ:템 플 릿 이미지
result:비교 결과
method:일치 알고리즘
일치 알고리즘:
TM_SQDiff 제곱 차 매 칭 법:이 방법 은 제곱 차 로 매 칭 합 니 다.가장 좋 은 일치 값 은 0 입 니 다.일치 하지 않 을 수록 일치 하 는 값 이 큽 니 다.
TM_CCORR 관련 매 칭 법:이 방법 은 곱셈 으로 조작 합 니 다.수치 가 클 수록 일치 정도 가 좋다 는 것 을 나타 낸다.
TM_CCOEFF 관련 계수 매 칭 법:1 은 완벽 한 매 칭 을 나타 낸다.-1.최 악의 매 칭 을 나타 낸다.
TM_SQDIFF_NORMED 정규 화 제곱 차 매 칭 법.
TM_CCORR_NORMED 귀 일화 관련 매 칭 법.
TM_CCOEFF_NORMED 귀 일화 상관 수 정합 법.
예제 코드:
public static void main(String[] args)
{
// TODO Auto-generated method stub
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
Mat g_tem = Imgcodecs.imread("F:\\mould.jpg");
Mat g_src = Imgcodecs.imread("F:\\source.jpg");
int result_rows = g_src.rows() - g_tem.rows() + 1;
int result_cols = g_src.cols() - g_tem.cols() + 1;
Mat g_result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);
Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, Imgproc.TM_CCORR_NORMED); //
// Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result,
// Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); //
// Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF);
// //
// :1 ;-1 。
// Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result, Imgproc.TM_CCORR); //
//
// Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem, g_result,Imgproc.TM_SQDIFF); //
// : ; 0; , 。
// Imgproc.matchTemplate(g_src, g_tem,g_result,Imgproc.TM_CCORR_NORMED);
// //
Core.normalize(g_result, g_result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());
Point matchLocation = new Point();
MinMaxLocResult mmlr = Core.minMaxLoc(g_result);
matchLocation = mmlr.maxLoc; // maxLoc minLoc
Imgproc.rectangle(g_src, matchLocation,
new Point(matchLocation.x + g_tem.cols(), matchLocation.y + g_tem.rows()),
new Scalar(0, 0, 0, 0));
Imgcodecs.imwrite("F:\\match.jpg", g_src);
}
원본 그림:템 플 릿 그림:
일치 하 는 결과:
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
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